SG.hu
Az MI az évtized végére ezer milliárd dollárral növeli meg a bankok bevételét
A mesterséges intelligencia a gazdaság minden ágazatát átalakítja és ez alól nem lesz kivétel a pénzügyi szektor sem. A Roland Berger felmérése szerint a bankok jövője múlik azon, hogyan tudják kihasználni az MI nyújtotta lehetőségeket. Iparági szinten a globális bevételt ezer milliárd dollárral is megnövelheti a mesterséges intelligencia használata 2030-ra.
A mesterséges intelligencia a jelentősen megnövekedett üzleti forgalom, a jobb árazás és a jobb ügyfélélmény révén többletbevételeket fog generálni. A Roland Berger szerint az MI az évtized végére további 1 ezer millárd dollárnyi globális banki bevételt eredményezhet, emellett pedig akár 30%-kal csökkennek majd a működési és a kockázati költségek. Ehhez azonban fel kell ismerni a mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségeket, amely megköveteli, hogy az úttörő szervezetek felvegyék és képezzék a tehetségeket, elkötelezzék magukat a megfelelő partnerségek mellett, robusztus IT- és big data platformokat hozzanak létre, és MI-gyárakat építsenek, hogy hatékony képességekkel rendelkezzenek. "Amikor egy technológia egy egész iparágat készül átalakítani, azt nem nevezhetjük hype-nak.” – mondja Schannen Frigyes, a Roland Berger partnere. – „A probléma nem az, hogy a bankok túl sokat várnak az MI-tól: a legtöbbjük még mindig alábecsüli, hogy milyen hatással lesz az üzleti modellekre."
A Roland Berger több mint 50 felhasználási esetet azonosított a mesterséges intelligencia banki alkalmazására. Az ügyfélközpontú, ügyfélkapcsolati MI-alkalmazások jelentős ígéretet hordoznak magukban arra, hogy a lakossági banki szolgáltatásoktól kezdve a vagyon- és befektetési menedzsmentig minden területen növelik a növekedést és javítják az ügyfelek elégedettségét. Több bank kiemelten keményen dolgozik azon, hogy ezek az alkalmazások piacképesek legyenek, és kihasználják a várható előnyöket.
A generatív mesterséges intelligenciát használó beszélgetőügynököket például az ügyfélkapcsolat számos aspektusába beépítik. Az úgynevezett „következő legjobb cselekvés” és a mikroszegmentációs algoritmusok a pénzügyi igények előrejelzésével és a termékek és a marketingtartalmak személyre szabásával javítják az ügyfelek élményét. A pénzügyi szolgáltatások így "hiper-személyre szabhatók", és zökkenőmentesen integrálhatók az ügyfélutakba és az egyes ügyfelek digitális ökoszisztémájába.
A középszintű irodai alkalmazásokkal szemben a mesterséges intelligencia kiváló eredményeket hoz a csalások felderítésében és megelőzésében olyan területeken, mint a pénzmosás elleni küzdelem és az KYC. A kiberbiztonság és a kiberellenálló képesség további két olyan terület, ahol a mesterséges intelligencia már most is jelentős előnyökkel jár, a hatékonyabb és eredményesebb megfelelés-ellenőrzés, a hitelelemzés és a hitelengedélyezés kezelése mellett, amelyek mindegyike javítja a bankok alapvető kockázati modelljeit.
Az olyan back-office alkalmazások, mint a fizetési műveletek és az informatikai műveletek, de az adatkivonás, a dokumentumfeldolgozás és minden más automatizálható folyamat is nyilvánvaló célpontjai a mesterséges intelligencia alkalmazásának. Számos ilyen alkalmazás nagyméretű nyelvi modelleket alkalmaz olyan tevékenységek automatizálására, mint például a nem pénzügyi jelentések (pl. fenntarthatósági jelentések és médiakapcsolatok). Ugyanakkor a generatív MI-eszközök egyre inkább segítik a szoftvermérnököket a kódok megírásában és tesztelésében is. A potenciális előnyök puszta nagyságrendje rávilágít annak fontosságára, hogy gyorsan és határozottan cselekedjünk az MI előnyeinek biztosítása érdekében. Ennek ellenére számos kockázatot és korlátozást is figyelembe kell venni.
Mint minden technológiai fejlődés, a mesterséges intelligencia rendszerek térhódítása miatt is természetesen új kockázatok és bizonytalanságok egész sorával kell foglalkozni a pénzügyi szolgáltató szervezetekben. A szabályozási és megfelelési kockázatok például azt eredményezhetik, hogy a bankok nem tudnak megfelelni az iparági iránymutatásoknak, a mesterséges intelligencia banki környezetben történő alkalmazására vonatkozó korlátozásoknak, sőt a nemzeti és nemzetek feletti felügyeleti hatóságok követelményeinek sem.
Az irányítási kockázatok is komoly pénzügyi veszteségek veszélyét jelentik. És még sok munka lesz a nagyméretű nyelvi modellekkel kapcsolatos bizonytalanságok, valamint a mesterséges intelligencia rendszerekbe ennek következtében beépülő torzítások kezelése is. A jövőben ezért a mesterséges intelligencia által a bankokra kényszerített újonnan felmerülő kockázatokat egy átfogó célzott működési modell keretében kell kezelni - egy olyan modell keretében, amely átlátható és elszámoltathatóságot teremt a mesterséges intelligencia alkalmazásainak banki fejlesztésére, telepítésére és karbantartására vonatkozóan.
Nyílt titok, hogy a megfelelően képzett tehetségek nagyon is keresettek. A megfelelő szakemberekhez való hozzáférés hiánya ezért korlátozhatja a szervezetek képességét az MI-rendszerek telepítésére és az azokból származó előnyök kihasználására. Nem a banki és pénzügyi szolgáltatások az egyetlen gazdasági tevékenység, amelyet jelenleg forradalmasítanak ezek az új technológiák. A vállalatok mindenütt - még a hagyományos termelési és szolgáltatási ágazatokban is - azon fáradoznak, hogy az MI-játékban előrébb jussanak, és olyan kiváló tehetségeket toborozzanak, akik ezt a fejlődést a saját előnyükre tudják fordítani. Ezért minden cégnek fel kell készülnie a kemény versenyre az MI-tehetségekért folytatott harcban.
Az elmúlt két évben tapasztalt gyors fejlődés most még tovább gyorsul, így egyértelmű, hogy a pénzintézeteknek nincs vesztegetni való idejük. A jelenlegi szakasz, amikor a vállalatok nagyrészt elszigetelt területeken, de valódi koordináció nélkül próbálgatják a területet, várhatóan egy éven belül kézzelfogható eredményeket hoz. A hagyományos pénzügyi szolgáltatók, a fintechek és a nagy technológiai vállalatok várhatóan az ezt követő két évben összehangoltabb lépéseket tesznek majd. A Roland Berger banki vezetők körében végzett exkluzív nemzetközi felméréséből nemrégiben kiderült, hogy a banki vezetők - földrajzi és banktípusok szerint - 2025 végére várják a fordulópont elérését, amely után a leghamarabb ébredő bankok elkezdik realizálni az előnyöket.
Mindez azt jelenti, hogy ahhoz hasonlóan, amikor a Kodak a kilencvenes évek elején későn ébredt rá a digitális fényképezőgépek jelentette fenyegetésre, a bankszektor számos közismert szereplője most durva ébredés előtt állhat. A gyorsaság életbevágó. S hogyan készülhetnek fel a bankok az előttük álló átalakulásra? A kiindulópontnak a szervezeten belüli átláthatóság megteremtésének kell lennie. A bank meglévő digitális érettségének és MI-felkészültségének pontos felmérése kulcsfontosságú ahhoz, hogy szilárd alapot teremtsünk az előttünk álló, messzemenő átalakuláshoz. Innen kiindulva lehet meghatározni és rangsorolni a szervezeten belül bevezetendő fókuszált felhasználási eseteket, és kijelölni a bank jövőbeli szerepéről és pozícionálásáról alkotott jövőképével összhangban lévő működési célmodellt.
A mesterséges intelligencia a jelentősen megnövekedett üzleti forgalom, a jobb árazás és a jobb ügyfélélmény révén többletbevételeket fog generálni. A Roland Berger szerint az MI az évtized végére további 1 ezer millárd dollárnyi globális banki bevételt eredményezhet, emellett pedig akár 30%-kal csökkennek majd a működési és a kockázati költségek. Ehhez azonban fel kell ismerni a mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségeket, amely megköveteli, hogy az úttörő szervezetek felvegyék és képezzék a tehetségeket, elkötelezzék magukat a megfelelő partnerségek mellett, robusztus IT- és big data platformokat hozzanak létre, és MI-gyárakat építsenek, hogy hatékony képességekkel rendelkezzenek. "Amikor egy technológia egy egész iparágat készül átalakítani, azt nem nevezhetjük hype-nak.” – mondja Schannen Frigyes, a Roland Berger partnere. – „A probléma nem az, hogy a bankok túl sokat várnak az MI-tól: a legtöbbjük még mindig alábecsüli, hogy milyen hatással lesz az üzleti modellekre."
A Roland Berger több mint 50 felhasználási esetet azonosított a mesterséges intelligencia banki alkalmazására. Az ügyfélközpontú, ügyfélkapcsolati MI-alkalmazások jelentős ígéretet hordoznak magukban arra, hogy a lakossági banki szolgáltatásoktól kezdve a vagyon- és befektetési menedzsmentig minden területen növelik a növekedést és javítják az ügyfelek elégedettségét. Több bank kiemelten keményen dolgozik azon, hogy ezek az alkalmazások piacképesek legyenek, és kihasználják a várható előnyöket.
A generatív mesterséges intelligenciát használó beszélgetőügynököket például az ügyfélkapcsolat számos aspektusába beépítik. Az úgynevezett „következő legjobb cselekvés” és a mikroszegmentációs algoritmusok a pénzügyi igények előrejelzésével és a termékek és a marketingtartalmak személyre szabásával javítják az ügyfelek élményét. A pénzügyi szolgáltatások így "hiper-személyre szabhatók", és zökkenőmentesen integrálhatók az ügyfélutakba és az egyes ügyfelek digitális ökoszisztémájába.
A középszintű irodai alkalmazásokkal szemben a mesterséges intelligencia kiváló eredményeket hoz a csalások felderítésében és megelőzésében olyan területeken, mint a pénzmosás elleni küzdelem és az KYC. A kiberbiztonság és a kiberellenálló képesség további két olyan terület, ahol a mesterséges intelligencia már most is jelentős előnyökkel jár, a hatékonyabb és eredményesebb megfelelés-ellenőrzés, a hitelelemzés és a hitelengedélyezés kezelése mellett, amelyek mindegyike javítja a bankok alapvető kockázati modelljeit.
Az olyan back-office alkalmazások, mint a fizetési műveletek és az informatikai műveletek, de az adatkivonás, a dokumentumfeldolgozás és minden más automatizálható folyamat is nyilvánvaló célpontjai a mesterséges intelligencia alkalmazásának. Számos ilyen alkalmazás nagyméretű nyelvi modelleket alkalmaz olyan tevékenységek automatizálására, mint például a nem pénzügyi jelentések (pl. fenntarthatósági jelentések és médiakapcsolatok). Ugyanakkor a generatív MI-eszközök egyre inkább segítik a szoftvermérnököket a kódok megírásában és tesztelésében is. A potenciális előnyök puszta nagyságrendje rávilágít annak fontosságára, hogy gyorsan és határozottan cselekedjünk az MI előnyeinek biztosítása érdekében. Ennek ellenére számos kockázatot és korlátozást is figyelembe kell venni.
Mint minden technológiai fejlődés, a mesterséges intelligencia rendszerek térhódítása miatt is természetesen új kockázatok és bizonytalanságok egész sorával kell foglalkozni a pénzügyi szolgáltató szervezetekben. A szabályozási és megfelelési kockázatok például azt eredményezhetik, hogy a bankok nem tudnak megfelelni az iparági iránymutatásoknak, a mesterséges intelligencia banki környezetben történő alkalmazására vonatkozó korlátozásoknak, sőt a nemzeti és nemzetek feletti felügyeleti hatóságok követelményeinek sem.
Az irányítási kockázatok is komoly pénzügyi veszteségek veszélyét jelentik. És még sok munka lesz a nagyméretű nyelvi modellekkel kapcsolatos bizonytalanságok, valamint a mesterséges intelligencia rendszerekbe ennek következtében beépülő torzítások kezelése is. A jövőben ezért a mesterséges intelligencia által a bankokra kényszerített újonnan felmerülő kockázatokat egy átfogó célzott működési modell keretében kell kezelni - egy olyan modell keretében, amely átlátható és elszámoltathatóságot teremt a mesterséges intelligencia alkalmazásainak banki fejlesztésére, telepítésére és karbantartására vonatkozóan.
Nyílt titok, hogy a megfelelően képzett tehetségek nagyon is keresettek. A megfelelő szakemberekhez való hozzáférés hiánya ezért korlátozhatja a szervezetek képességét az MI-rendszerek telepítésére és az azokból származó előnyök kihasználására. Nem a banki és pénzügyi szolgáltatások az egyetlen gazdasági tevékenység, amelyet jelenleg forradalmasítanak ezek az új technológiák. A vállalatok mindenütt - még a hagyományos termelési és szolgáltatási ágazatokban is - azon fáradoznak, hogy az MI-játékban előrébb jussanak, és olyan kiváló tehetségeket toborozzanak, akik ezt a fejlődést a saját előnyükre tudják fordítani. Ezért minden cégnek fel kell készülnie a kemény versenyre az MI-tehetségekért folytatott harcban.
Az elmúlt két évben tapasztalt gyors fejlődés most még tovább gyorsul, így egyértelmű, hogy a pénzintézeteknek nincs vesztegetni való idejük. A jelenlegi szakasz, amikor a vállalatok nagyrészt elszigetelt területeken, de valódi koordináció nélkül próbálgatják a területet, várhatóan egy éven belül kézzelfogható eredményeket hoz. A hagyományos pénzügyi szolgáltatók, a fintechek és a nagy technológiai vállalatok várhatóan az ezt követő két évben összehangoltabb lépéseket tesznek majd. A Roland Berger banki vezetők körében végzett exkluzív nemzetközi felméréséből nemrégiben kiderült, hogy a banki vezetők - földrajzi és banktípusok szerint - 2025 végére várják a fordulópont elérését, amely után a leghamarabb ébredő bankok elkezdik realizálni az előnyöket.
Mindez azt jelenti, hogy ahhoz hasonlóan, amikor a Kodak a kilencvenes évek elején későn ébredt rá a digitális fényképezőgépek jelentette fenyegetésre, a bankszektor számos közismert szereplője most durva ébredés előtt állhat. A gyorsaság életbevágó. S hogyan készülhetnek fel a bankok az előttük álló átalakulásra? A kiindulópontnak a szervezeten belüli átláthatóság megteremtésének kell lennie. A bank meglévő digitális érettségének és MI-felkészültségének pontos felmérése kulcsfontosságú ahhoz, hogy szilárd alapot teremtsünk az előttünk álló, messzemenő átalakuláshoz. Innen kiindulva lehet meghatározni és rangsorolni a szervezeten belül bevezetendő fókuszált felhasználási eseteket, és kijelölni a bank jövőbeli szerepéről és pozícionálásáról alkotott jövőképével összhangban lévő működési célmodellt.